CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示。CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于,CLIP是多模态的,包含图像处理以及文本处理两个方面内容,而BERT、GPT是单文本模态的,ViT是单图像模态...
由于CLIP采用了对比学习的方法,它可以在无需为特定任务进行优化的前提下,表现出色地完成多种多模态任务。这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型,可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。 CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下,它可以用自然...
互联网上存在大量公开可用的无标注文本数据集,作者创建了一个包含4亿对 (图像,文本) 的新数据集,并通过对比语言-图像预训练的方式训练了 CLIP 模型,是一种从自然语言监督中学习视觉模型的有效新方法。作者发现 CLIP 类似于 GPT 家族,在预训练期间学习执行一系列任务,包括动作识别,OCR,地理定位,ImageNet-1K 图像...
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。 该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型,这个任务在多模态领域比较常见,可以用于文本图像检索,CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网...
EMNLP24视频CLIP模型长描述理解 | 对比语言-图像预训练(CLIP)已被广泛研究并应用于众多领域。然而,预训练期间对简短摘要文本的强需求阻碍了 CLIP 理解长描述。由于视频通常包含丰富的详细内容,因此这个问题对于视频尤其严重。在本文中,我们提出了 VideoCLIP-XL(eXtraLength)模型,旨在释放视频 CLIP 模型的长描述理解能力...
NIPS24视觉语言预训练分类方法 | 我们介绍了 SuperClass,一种用于在图像文本数据上进行视觉语言预训练的超级简单分类方法。与使用文本编码器进行对比的对比方法 CLIP 不同,SuperClass 直接利用标记化的原始文本作为监督分类标签,而无需额外的文本过滤或选择。由于没有将文本编码作为对比目标,SuperClass 不需要文本编码器...
核心思想:将文本数据和图像数据相结合,提出了CLIP,用对比学习的方法对语言-图像预训练,这是一种高效、可扩展的自然语言监督学习方法。 CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示...